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AIoT本身就是一个很长的产业链，占硬件/终端(占25%)、通讯服务(占10%)、平台服务(占10%)、软件开发/系统集成/增值服务(55%)。显然，软件开发与系统集成业务的比重较高，达到55%。AIoT相对地扩展了IoT的原有产业链，而AIoT则更加注重AI芯片和AI能力的开发平台，因此软件开发和系统集成业务所占比例进一步提高。
AIoT将经历三个发展阶段：
单机智能阶段：单机系统要求对用户的各种语音、手势等指令进行精确感知、识别、理解，并进行正确决策、执行和反馈。而且在这一过程中，设备和设备并没有互相连接；
互连智能级：采用集中云或边缘计算控制多端(感知器)模式，形成互连的产品矩阵，打破了单一机器智能的孤岛效应，并不断升级和优化智能体验场景。晚上睡觉时，卧室里的电视、音箱、窗帘、灯光等等都会自动进入“睡眠模式”；
动态智能阶段：智能系统根据用户行为、用户画像、环境等各种信息，自主学习，主动提供适合用户的服务。比如，在早晨伴随着灯光的改变，窗帘会慢慢打开，音箱传来悦耳的起床音乐，调节空调以适应白天温度。
当前，AIoT系统基本上还处在单智能阶段；对于智能行业，AIoT技术已进入互联智能阶段。
AIoT的开发也面临许多挑战，包括计算力、算法、平台兼容性、安全四个方面：
运算能力一般电脑的计算能力有限，用它来训练一个模型通常要花几个星期到几个月。高强度的、频繁的使用高速度计算资源的成本；
运算。AI的训练需要很长的时间，到目前为止，仅仅进行一些简单的识别训练，还需要几个星期的时间，面对未来应用场景的丰富，需要在算法层面上加强。基础算法十分复杂，企业级开发应用能力不足；
平台兼容性。IoT产品的碎片化，而各个AI企业生态之间又缺乏协作、局部算力、网络连接能力、平台间不兼容，要将框架中的算法部署在大量物联网设备上，存在大规模部署问题；
安全，人工之路又决定是否正确，取决于IoT数据的准确性，AI的分析结构也不能解释，AIoT也有因受到攻击而变成僵尸物联网的风险。
因此，未来AIoT的发展，还需要标准化的推进，企业间合作提高了兼容性，需要威胁情报共享来增强安全保障能力。
